用python写一个:如果共16列数组某行的nan值超过一半,则这行的均值设为nan放入另一个数组对应的行,如果此行nan值没超过一半,将此行nan值忽略后进行平均输出在另一个数组对应的航
时间: 2023-11-27 19:53:43 浏览: 31
假设原始数组为`arr`,新的数组为`new_arr`,则可以按照如下方式处理:
```python
import numpy as np
# 假设 arr 为 100 行 16 列的数组,其中有一些元素为 nan
arr = np.random.rand(100, 16)
arr[arr < 0.2] = np.nan
# 初始化 new_arr 为与 arr 相同大小的全零数组
new_arr = np.zeros_like(arr)
# 遍历 arr 的每一行
for i in range(arr.shape[0]):
# 统计当前行中 nan 的数量
num_nan = np.count_nonzero(np.isnan(arr[i]))
if num_nan > arr.shape[1] // 2:
# 如果当前行中 nan 的数量超过一半,则将该行全部设为 nan
new_arr[i] = np.nan
else:
# 否则将该行的 nan 值忽略后进行平均
new_arr[i] = np.nanmean(arr[i])
print(new_arr)
```
这段代码先生成一个随机的 100 行 16 列的数组 `arr`,然后初始化一个与 `arr` 大小相同的全零数组 `new_arr`。接着遍历 `arr` 的每一行,统计当前行中 nan 的数量。如果 nan 的数量超过一半,则将该行全部设为 nan;否则将该行的 nan 值忽略后进行平均,结果存储在 `new_arr` 中。